Resumen La crisis sanitaria del 2020 por el COVID-19 se ha convertido en el principal problema que enfrentan los gobiernos, en este contexto el análisis espacial es una herramienta que ayuda al control de la pandemia desde un enfoque urbano. El propósito es identificar las zonas de riesgo de contagio COVID-19, a través del análisis espacial del equipamiento bancario y comercial en la ciudad de Puno. Se ha ubicado el equipamiento bancario y comercial en coordenadas UTM WGS 84, para la generación de superficies de respuesta mediante la densidad de Kernel, sumándose los resultados parciales a través del algebra de mapas; además, se identificó la autocorrelación espacial mediante el índice de Moran I. Se han areado zonas de alto riesgo de contagio COVID-19 con un área de 127 210,44 m2 que representa el 14 % que abarca 13 manzanas con coordenadas de centroide 389952.43 este y 8248722.69 sur, generando un patrón concéntrico en el centro de la ciudad de Puno, lo que permitió tomar acciones de difusión, fortalecimiento y prevención de los protocolos de bioseguridad en la zona identificada, esta zona es producto de la cercanía de equipamiento bancario con el comercial ocasionando desigualdad con otros sectores de la ciudad.

Abstract The health crisis of 2020 due to COVID-19 has become the main problem faced by governments, in this context spatial analysis is a tool that helps to control the pandemic from an urban approach. The purpose is to identify the COVID-19 contagion risk zones, through the spatial analysis of the banking and commercial equipment in the city of Puno. The banking and commercial equipment has been located in UTM WGS 84 coordinates, for the generation of response surfaces through the Kernel density, adding the partial results through the map algebra and also identified the spatial autocorrelation through the index of Moran I. High risk areas of contagion COVID-19 have been identified with an area of 127 210.44 m2 which represents 14% covering 13 blocks with centroid coordinates 389952. 43 East and 8248722.69 South, generating a concentric pattern in the center of the city of Puno, which allowed taking actions for dissemination, strengthening and prevention of biosecurity protocols in the identified area, this area is the result of the proximity of banking equipment with the commercial causing inequality with other sectors of the city.Key Words: Kernel density, Map algebra, Moran index, Spatial autocorrelation, Urban equipment.

Resumen La contaminación acústica afecta la calidad de vida de las personas en todo el mundo. El origen puede deberse a diversas causas entre ellas actividades culturales. El objetivo fue modelar la distribución vertical en mapas temáticos utilizando la técnica Kriging en la parada veneración de la Virgen de la Candelaria en Puno y la parada del carnaval de Juliaca en Perú. Las mediciones se realizaron con los métodos vial y la rejilla, con cuatro indicadores (Lmin, Lmax, LApk y LAeq). Se usaron 28 muestras con un total de 112 puntos de monitoreo, que se modelaron por cota a una razón de cada 5 metros. Se calcularon matemáticamente los valores en las cotas 5, 20, 50 y 100 metros para ver el comportamiento altimétrico del dB(A), como control de usar los datos con el sonómetro a dichas altitudes, que se encuentran georreferenciadas en 19 L UTM WGS 84, para lo que utilizó un Sonómetro CASELLA CEL 6X0. En ambas ciudades se obtuvo que el ruido se atenúa al aumentar la altura, estando los valores para las cotas +5 m y +20 m, en ambos casos por encima de los valores permisibles de LAeq, según el Decreto Supremo Nº 085- 2003-PCM (mínimo 50 dB y máximo 60 dB). No se evidenciaron diferencias estadísticamente significativas en los niveles de ruido para ambas ciudades con 95% de confianza en cada uno de los indicadores medidos.

Abstract Noise pollution affects the quality of life of people all over the world. The origin can be due to various causes including cultural activities. The objective was to model the vertical distribution on thematic maps using the Kriging technique in the parade of the Virgin of Candelaria in Puno and the parade of the Juliaca carnival in Peru. The measurements were made using the road and grid methods, with four indicators (Lmin, Lmax, LApk and LAeq). Twenty-eight samples were used with a total of 112 monitoring points, which were modeled by height at a ratio of every 5 meters. The values at the 5, 20, 50 and 100 meter elevations were mathematically calculated to see the altimetric behavior of the dB(A), as a control to use the data with the sound level meter at these altitudes, which are georeferenced in 19 L UTM WGS 84, for which he used a CASELLA CEL 6X0 Sound Level Meter. In both cities it was obtained that the noise is attenuated when the altitude increases, being the values for the altitudes +5 m and +20 m, in both cases above the permissible values of LAeq, according to the Supreme Decree Nº 085-2003-PCM (minimum 50 dB and maximum 60 dB). No statistically significant differences in the noise levels were evident for both cities with 95% confidence in each of the measured indicators.

ABSTRACT COVID-19 has become the main problem facing the government. In this scenario, geographic information systems through thematic zone maps can be tools for decision-making in municipal public management. The purpose is to identify areas at risk of COVID-19 infection, through the use of spatial data as a tool for public management in the city of Juliaca. In the first stage the coordinates of the banking equipment have been located and classified into 5 types, the second stage develops the spatial analysis through the density of Kernel to obtain the partial maps, in the third stage the partial maps are added through the map algebra and reclassified into the values of high, high-moderate, moderate, low-moderate and low risk of contagion. The red area catalogued as high risk of infection COVID-19 has an area of 74042.89 m2 which represents 3% of the study area covering 8 blocks around this due to the large accumulation of banking equipment in the center of the city that caused inequality with other sectors of the city of Juliaca.

RESUMEN El COVID-19 se ha convertido en el principal problema que enfrenta el gobierno, frente a este escenario los sistemas de información geográfica a través de mapas temáticos zonales pueden ser herramientas para la toma de decisiones en la gestión pública municipal. El propósito es identificar las zonas de riesgo de contagio COVID-19, a través del análisis espacial de vectores como herramienta para la gestión pública en la ciudad de Juliaca. En la primera etapa se han ubicado las coordenadas del equipamiento bancario las que han sido clasificadas en 5 tipos, la segunda etapa se desarrolla el análisis espacial a través de la densidad de Kernel para la obtención de los mapas parciales, en la tercera etapa se suman los mapas parcial esa través del algebra de mapas y se reclasifico en los valores de riesgo a contagio alto, alto moderado, moderado, bajo moderado y bajo. La zona roja catalogada como de alto riesgo de contagio COVID-19 tiene un área de 74042.89 m2 que representa el 3% del área de estudio abarcando 8 manzanas a la redonda esto debido a la grana acumulación de equipamiento bancario en el centro de la ciudad que ocasión desigualdad con otros sectores de la ciudad de Juliaca.

En la actualidad la necesidad de obtener un predio urbano para construir una unidad habitacional es imperante. El propósito fue determinar el modelo geoestadístico óptimo para la tasación del precio de lotes urbanos en la ciudad de Puno. La metodología aplicada analizó 145 predios en venta los que se dividieron en cuatro zonas urbanas ubicadas por su rumbo, además se usó análisis estructural de datos para las variables área y precio. Los resultados mostraron el área fue de 90,66 ± 10,63 m², con respecto a los precios prediales la media fue de 107367,03 ± 18772,30 nuevos soles, la coherencia gráfica del semivariograma para la variable precio es el hole effect con un nivel de confianza de 97,52%.

At present, the need to obtain an urban property to build a housing unit is prevalent. The purpose was to determine the optimal geostatistical model for the valuation of the price of urban lots in the city of Puno. The methodology applied analyzed 145 properties for sale which were divided into four urban zones located by their direction, also used structural data analysis for the variables area and price. The results showed that the area was 90.66 ± 10.63 m², with respect to property prices the average was 107367.03 ± 18772.30 nuevos soles, the graphic coherence of the semi variogram for the price variable is the hole effect with a confidence level of 97.52%.